使用HAAR培训进行便利贴识别

我需要通过Microsoft Kinect视频流检测各种彩色便利贴。我尝试过使用Emgucv进行边缘检测，但是考虑到可能不够稳健的各种颜色，似乎并未找到顶点/边缘以及颜色分割/检测。使用HAAR培训进行便利贴识别

我正在尝试使用HAAR分类。任何人都可以建议使用正面/负面图像的最佳品种。例如，对于正面图像，我应该在各种照明条件和方向下拍摄许多不同颜色的便签纸吗？看起来它是一个非常简单的形状（一个正方形），正在使用HAAR分类过度复杂的事情？

2014-02-24 deez22

我haar分类器通常用于黑白图像，并主要触发形态边缘特征。似乎如果你想在图像中发现它的注释，最简单的方法是查看颜色（因为它们以非常不同的颜色显示）。您是否尝试过训练随机森林分类器的SVM，以基于颜色检测后期备注？一旦确定了图像中可能发布便笺的区域，您就可以开始将形状等事物视为您确实正在查看其注释的附加验证。

看看下面为如何找到使用霍夫的图像在矩形的例子变换： https://opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/

来源

2014-02-24 17:51:18 Ron

我会正确地说，霍夫变换，如果有人在抱着它不会工作手指会妨碍空气吗？ – deez22

应该仍然有效，因为手指通常不会覆盖音符的整个面。在最糟糕的情况下，如果你发现3个直线边缘，你可以估计第4 ... – Ron

好的感谢信息。很有帮助！ – deez22

使用HAAR培训进行便利贴识别

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